ValueError: ('预期 `model` 参数是一个 `Model` 实例，得到 ', <keras.engine.sequential.Sequential 对象位

我想做 量化感知训练 ，

这是我的模型架构。

Model: "sequential_4"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
masking_4 (Masking)          (None, 389, 64)           0         
_________________________________________________________________
my_layer_5_4 (my_layer_5)       (None, 389, 512)          12288     
_________________________________________________________________
time_distributed_4 (TimeDist (None, 389, 39)           20007     
=================================================================

我遵循 tfmot.quantization.keras.QuantizeConfig ， 我希望他们都使用量化。 这是我的代码

import tensorflow_model_optimization as tfmot
from tensorflow_model_optimization.python.core.quantization.keras.default_8bit import default_8bit_quantize_configs
NoOpQuantizeConfig = default_8bit_quantize_configs.NoOpQuantizeConfig

class NoOpQuantizeConfig(tfmot.quantization.keras.QuantizeConfig):
    """QuantizeConfig which does not quantize any part of the layer."""
    def get_weights_and_quantizers(self, layer):
        return []
    def get_activations_and_quantizers(self, layer):
        return []
    def set_quantize_weights(self, layer, quantize_weights):
        pass
    def set_quantize_activations(self, layer, quantize_activations):
        pass
    def get_output_quantizers(self, layer):
        return []
    def get_config(self):
        return {}
  
def apply_quantization(layer):
    if isinstance(layer, (tf.keras.layers.TimeDistributed, tf.keras.layers.Masking,tf.keras.layers.my_layer_5_4  )):
        return tfmot.quantization.keras.quantize_annotate_layer(layer, quantize_config=NoOpQuantizeConfig())
    else:
        return tfmot.quantization.keras.quantize_annotate_layer(layer)

if __name__ == '__main__':
    model = load_model('./model.h5',custom_objects = {'my_layer_5': my_layer_5})
    model.summary()

    annotated_model = tf.keras.models.clone_model(
        model,
        clone_function=apply_quantization,
    )

    with tf.keras.utils.custom_object_scope({"NoOpQuantizeConfig": NoOpQuantizeConfig}):
        q_aware_model = tfmot.quantization.keras.quantize_apply(annotated_model)
    
    q_aware_model.summary()

当我运行它时，但显示错误

ValueError: ('Expected `model` argument to be a `Model` instance, got ', <keras.engine.sequential.Sequential object at 0x7f234263dfd0>)```

出现 ValueError: ('Expected 'model' argument to be a 'Model' instance, got ', <keras.engine.sequential.Sequential object at 0x7f234263dfd0>) 错误，是因为你试图将 tfmot.quantization.keras.quantize_apply 应用于一个 Sequential 模型，而这个函数需要的是一个函数式 API 模型。

以下是解决此问题的步骤：

1. 将 Sequential 模型转换为函数式 API 模型 ：

你可以通过创建一个新的 Input 层并将你的 Sequential 模型的输入和输出连接到该层来做到这一点。例如：

```python input_tensor = tf.keras.Input(shape=(389, 64)) # 根据你的模型输入形状进行调整 output_tensor = model(input_tensor) # 将 Sequential 模型应用于输入张量

functional_model = tf.keras.Model(inputs=input_tensor, outputs=output_tensor) ```

1. 使用函数式 API 模型进行量化感知训练 ：

现在，你可以使用 functional_model 代替原始的 Sequential 模型来进行量化感知训练。

```python annotated_model = tf.keras.models.clone_model( functional_model, clone_function=apply_quantization, )

with tf.keras.utils.custom_object_scope({"NoOpQuantizeConfig": NoOpQuantizeConfig}): q_aware_model = tfmot.quantization.keras.quantize_apply(annotated_model) ```

完整的代码：

import tensorflow_model_optimization as tfmot
from tensorflow_model_optimization.python.core.quantization.keras.default_8bit import default_8bit_quantize_configs
NoOpQuantizeConfig = default_8bit_quantize_configs.NoOpQuantizeConfig

# ... (你的 NoOpQuantizeConfig 和 apply_quantization 函数) ...

if __name__ == '__main__':
    model = load_model('./model.h5',custom_objects = {'my_layer_5': my_layer_5})
    model.summary()

    # 将 Sequential 模型转换为函数式 API 模型
    input_tensor = tf.keras.Input(shape=(389, 64))
    output_tensor = model(input_tensor)
    functional_model = tf.keras.Model(inputs=input_tensor, outputs=output_tensor)

    annotated_model = tf.keras.models.clone_model(
        functional_model,
        clone_function=apply_quantization,
    )

    with tf.keras.utils.custom_object_scope({"NoOpQuantizeConfig": NoOpQuantizeConfig}):
        q_aware_model = tfmot.quantization.keras.quantize_apply(annotated_model)

    q_aware_model.summary()

通过进行这些更改，你就可以解决 ValueError 并成功地对你的模型进行量化感知训练。